Recruitment of Community College Students Into a Web-Assisted Tobacco Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: United States college students, particularly those attending community colleges, have higher smoking rates than the national average. Recruitment of such smokers into research studies has not been studied in depth, despite a moderate amount information on study recruitment success with smokers from traditional four-year colleges. Recruitment channels and success are evolving as technology evolves, so it is important to understand how to best target, implement, and evaluate recruitment strategies. OBJECTIVE: The aim of this paper is to both qualitatively and quantitatively explore recruitment channels (eg, mass email, in-person referral, posted materials) and their success with enrollment into a Web-Assisted Tobacco Intervention study in this priority population of underserved and understudied smokers. METHODS: Qualitative research methods included key informant interviews (n=18) and four focus groups (n=37). Quantitative research methods included observed online responsiveness to any channel (n=10,914), responses from those completing online screening and study consent (n=2696), and responses to a baseline questionnaire from the fully enrolled study participants (n=1452). RESULTS: Qualitative results prior to recruitment provided insights regarding the selection of a variety of recruitment channels proposed to be successful, and provided context for the unique attributes of the study sample. Quantitative analysis of self-reported channels used to engage with students, and to enroll participants into the study, revealed the relative utilization of channels at several recruitment points. The use of mass emails to the student body was reported by the final sample as the most influential channel, accounting for 60.54% (879/1452) of the total enrolled sample. CONCLUSIONS: Relative channel efficiency was analyzed across a wide variety of channels. One primary channel (mass emails) and a small number of secondary channels (including college websites and learning management systems) accounted for most of the recruitment success. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01692730; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01692730 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6qEcFQN9Q).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».